Инженер по автотестированию

Что предстоит делать

• анализировать требования и определять, какие сценарии автоматизировать;
• писать и поддерживать автотесты (в том числе выстраивать архитектуру тестового фреймворка);
• покрывать тестами разные уровни — от API до E2E;
• готовить тестовые данные и моки для независимости тестов;
• интегрировать тесты в CI/CD и настраивать их запуск;
• разбирать результаты прогонов и исправлять падающие тесты.
• Чего мы ждем от тебя:
• опыт работы в автотестировании от 5 лет;
• продвинутый уровень знаний видов и уровней тестирования, техники тест-дизайна, артефактов и метрик тестирования;
• знание английского на уровне понимания документации;
• опыт локализации ошибок, багрепортинг и логирование;
• продвинутый уровень знаний систем баг-трекинга, управления знаниями и тестами;
• опыт написания тест-кейсов, работа с регрессионной моделью;
• продвинутый опыт разработки на C#;
• опыт постановки и контроля исполнения задач по автотестированию (как подтверждение факта умения решать задачи в команде и самостоятельно);
• продвинутый уровень проектирования тест-кейсов и подготовки тестовых данных;
• продвинутый уровень знания тестовых Framework Selenium Webdriver, NUnit, MSTest;
• опыт составления комплексных запросов SQL, работа с агрегатными функциями, Join, GroupBy, Insert, Update, знание Oracle SQL и Postgre;
• средний уровень понимания концепций искусственного интеллекта, машинного обучения и больших языковых моделей (LLM);
• опыт написания сложных промптов с контекстом, ролями и ограничениями для настройки поведения AI-агентов;
• опыт применения ИИ-ассистентов для автоматизации рутинных задач (рефакторинг, оптимизация кода, code review, написание кода и тд).
• Желательные требования:
• знание основ программной инженерии, жизненного цикла программного обеспечения, управления требованиями;
• опыт работы с системой управления сборок и выпуском релиза (Azure DevOps, Jenkins);
• опыт работы с системой контроля версий (GIT);
• опыт работы с API (Soap, REST) с использованием инструментов SoapUI, Postman;
• опыт работы с legacy-кодом;
• понимание жизненного цикла ML-модели и AI-агента, включая этапы сбора данных, обучения, валидации и мониторинга деградации;
• опыт внедрения автоматизации на основе ИИ-решений (например, самообучающиеся тестовые сценарии, адаптивные фреймворки).